大家期待已久的 GOTC 2023 召开在即
组委会广邀各个论坛嘉宾讲师
畅谈开源与各技术领域的发展趋势
让小伙伴们先睹为快
本期聚焦技术领域： AI
出场嘉宾介绍：
一：过去一年/几年，你所关注的开源与技术领域发生了哪些重大变化？
王闻宇：
过去几年，LLM 大语言模型领域，越来越多的公司和组织开始开源他们的 LLM 模型，以便更多的人可以使用和改进这些模型。例如，OpenAI 的 GPT-3 模型，Google 的 Switch Transformer，Facebook 的 BERT/RoBERTa，斯坦福大学的 Alpaca，中国也有清华系的 ChatGLM, 复旦系也有 MOSS。
同时，在 AIGC 图片生成领域，越来越多的公司和组织开始开源他们的 AIGC 模型，如 Stability AI 的 Stable Diffusion, OpenAI 的 DALL-E 模型，以及 DeepMind 的 GQN 等。
王志涛：
区块链技术与 AI 技术正在进一步融合，从而带来了一些新的变化，包括对传统知识产权规则的挑战、数字资产的崛起、商业智能型互联网平台的快速发展，等等。以 ChatGPT 为代表的 AIGC 模式的重大突破，将与区块链技术产生更多更深刻的化学反应，很多行业将被结构性重组。AIGC 的革命性发展，将带来前所未有的创新知识产权的快速增长，另一方面，对这些知识产权的保护和确权也带来了大量的挑战。一定程度上，区块链技术则将扮演“解决方案”的角色。作为知识产权聚合运营的一种创新模式，专利池也将成为“解决方案”的一个重要组成部分。专利池的构建与运营以及其带来的许可交易将影响多个层面的市场竞合关系。IPwe 创造性地颠覆了传统专利池的商业模式，其“智能专利池”旨在推动新兴技术的大规模采用，并在短短1年时间内将“区块链专利池”和“元宇宙专利池”的会员数量发展到了 1200 多家，覆盖全球 50 多个国家和地区，证明了其新一代专利池的市场需求和生命力。更多围绕数字化创新技术的专利池将陆续诞生，并将快速发展为全球性的、开放的许可市场，围绕研发能力和创新市场的竞争将进入一个新的历史阶段。
庄表伟：
二：预测该领域将会有什么样的发展趋势？
王志涛：
区块链 + AI + web3.0 领域，无形资产已经崛起并正在进一步崛起成为企业的主要资产类别，在产品市场、技术市场和创新市场三个市场并存的格局中，技术市场和创新市场的比重将显著提高，企业家将不得不更加重视无形资产。无形资产的布局、运用以及对于无形资产的智能管理，将成为企业家的一门必修课。
与此相关，国际会计准则也将不得不做出修改，以适应时代的发展和真实世界的企业资产结构变化。
王闻宇：
AIGC 领域，大型语言模型（LLM）的发展趋势是不断增加模型的复杂度和规模，以及提高性能。随着技术的不断发展，LLM的模型越来越小，但性能却越来越好。开源方案会越来越做，最终会打败闭源方案，基于公开大模型的Fine-Tune会越来越用于多个行业。另外，AIGC的推理会爆发出前所未有的爆发趋势。
三：开源或你所关注的技术领域当前亟待解决的问题是什么？whatever.
王家军：
人工智能训练数据方面，目前急需解决的问题我认为还是安全问题。就在 4 月，三星员工由于使用 ChatGPT 优化代码、整理会议纪要，企业敏感信息遭到了泄漏。隐私泄漏长久以来一直是专家们关心的话题，也正是因为安全问题，意大利数据监管机构禁止了 ChatGPT 的使用，成为了第一个禁止 AI 聊天机器人的欧洲国家。在使用开源 AI 大模型时，公众很容易在无意识中泄露个人或商业隐私信息。当信息交由大模型处理时，数据很可能在背后被吞没，成为模式匹配或其他复杂计算的基础材料。然而，现有的监管法律条款并未跟上技术的快速发展，使得用户与大模型之间的隐私边界依然模糊不清。高速发展且公开的大模型也可能存在许多潜在的漏洞，进而使用户在交互过程中的隐私面临泄露或遭受恶意攻击的风险。此外，开源软件的普及使得恶意软件和攻击者更易于利用其中的漏洞。例如勒索软件和 DDoS 等已成为常见的网络威胁。因此，开源社区亟需加强安全审计，防范类似事件的发生。为应对数据安全问题，从源头出发，首先要在开发过程中从一开始就将安全视为核心考虑因素。实施 SDLC 等方法，确保在需求分析、设计、编码、测试和部署等各个阶段都充分考虑安全因素。同时，可积极鼓励用户和安全研究人员报告潜在的安全漏洞，并推广漏洞奖励计划，以提升整体安全防护能力。
王闻宇：
随着 LLM 的不断发展，模型的规模和复杂度不断增加，但是这也会导致模型的性能下降。因此，如何平衡模型的大小和性能是当前亟待解决的问题之一。另一个问题是如何提高 LLM 的可解释性。由于 LLM 的复杂性，很难理解它们如何做出决策。因此，如何提高 LLM 的可解释性也是一个重要的问题。
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